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🚀前言

战胜人类世界冠军后，它转行关注人类生命。

🚀一、Al挑战资深医生

🏥 AI医学影像：从沃森的兴衰到行业的变革

AI应用于医学影像处理已有很长历史，其中IBM曾是早期的领跑者。在“深蓝”击败国际象棋冠军后，IBM进一步开发出超级计算机沃森（Watson）。2011年，沃森在美国知名智力节目《危险边缘》中战胜两位人类冠军，展现了强大的认知能力。

IBM高度重视沃森在医疗领域的应用，尤其是医学影像。通过收购Merge Healthcare和Truven Health Analytics等公司，IBM沃森在该领域形成了显著优势。2016年8月，沃森的病症诊断机器人登陆中国，为癌症患者提供精准的个性化服务。

然而，这家老牌巨头的后续发展却充满坎坷。沃森因观念落后、技术进步迟缓等原因，最终在中国停止服务，在美国也陷入困境。它的经历成为一个标志：在AI医疗这个快速迭代的赛道，暂时的领先并不意味着长久的成功。

📈 刚性需求：为何医学影像需要AI？

医学影像处理之所以成为AI技术大显身手的舞台，源于一个日益尖锐的矛盾：

• 随着X光、CT、MRI等检测手段的普及，医学影像数据正呈爆炸式增长。目前，90%的医学数据是影像数据。
• 然而，放射科医生的增长速度远远跟不上影像数据的增速。
  • 在中国，影像数据年增长率约30%，而放射科医师年增长率仅为4.1%，差距高达25.9个百分点。
  • 在美国，这一差距更为惊人，达到60.9% 个百分点。

除了处理压力，人工分析还存在固有的局限性，导致误诊率居高不下：

• 美国初诊误诊率为30%。
• 中国临床医疗总误诊率为27.8%，其中恶性肿瘤的平均误诊率高达40%。

✅ 实践验证：AI诊断的卓越效能

临床的迫切需求，恰好为AI提供了绝佳的应用场景。成立于2014年的 Enlitic 公司利用深度学习算法处理X光、CT等影像以辅助诊断。在临床试验中，其肺癌诊断准确率比放射科专家高出50%，而所用时间仅为医生的1/50000。在乳腺癌淋巴结转移诊断中，AI将误诊率从7.5%降至0.5%。

与此同时，谷歌DeepMind与英国医疗机构合作，利用约100万幅精细的眼部扫描图，开发出能快速识别老年黄斑变性、糖尿病视网膜病变等疾病的诊断系统，实现了疾病的早期预警与干预。

🚀 未来已来：大模型驱动的新浪潮

进入大模型时代，医学影像处理迎来了新一轮飞跃。多模态大模型使得电子病历与各种医学影像的混合分析成为可能，极大地提升了诊断的效率和精度。

在中国，一批有实力的公司如联影智能、深睿医疗、数坤科技、医准智能等迅速崛起，它们推动着AI医学影像技术在全国范围内的落地与应用。

困扰医学界多年的影像处理难题，正在AI的帮助下得到有效解决。一个由人机协同主导的精准医疗新时代，正在到来。